濱海丘陵城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法優(yōu)化研究

文章編號(hào)： 1006-9798（2024）03-0104-07； DOI： 10.13306/j.1006-9798.2024.03.015

摘要： 為提升濱海丘陵城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法科學(xué)性和準(zhǔn)確性，以青島市東部城區(qū)海泊河、李村河、張村河及沿海流域?yàn)槔?，基于傳統(tǒng)層次分析法，耦合ArcGIS空間分析技術(shù)與InfoWorks ICM內(nèi)澇數(shù)學(xué)模型，優(yōu)化傳統(tǒng)城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。結(jié)果顯示，在傳統(tǒng)積水深度因子評(píng)價(jià)基礎(chǔ)上，增加積水時(shí)間、積水流速、地形特征、城市要素等特征因子評(píng)價(jià)，利用內(nèi)澇數(shù)學(xué)模型定量分析積水因子影響，通過(guò)ArcGIS技術(shù)疊加分析各類因子得到高、中、低內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)區(qū)，可準(zhǔn)確反映不同程度內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)空間分布特征，為制定針對(duì)性防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)措施提供有力支撐。

關(guān)鍵詞： 濱海丘陵城市； 城市內(nèi)澇災(zāi)害； 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法優(yōu)化； ArcGIS空間分析技術(shù)； 內(nèi)澇數(shù)學(xué)模型

中圖分類號(hào)： X43文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A

近年來(lái)，受全球氣候變化及海平面上升影響，城市極端氣候事件發(fā)生頻率、影響強(qiáng)度、人員傷亡、財(cái)產(chǎn)損失明顯上升。為積極應(yīng)對(duì)極端氣候?qū)е碌某鞘泻闈碁?zāi)害，通常采取內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方式，繪制城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)地圖，提前制定減災(zāi)防治措施。國(guó)內(nèi)外城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估研究多采用指標(biāo)分析法、情景分析法等[1-10]。美國(guó)HAZUS災(zāi)害評(píng)估系統(tǒng)采用災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失指數(shù)評(píng)估城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。英國(guó)通過(guò)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)閾值分析評(píng)估城市內(nèi)澇災(zāi)害危險(xiǎn)等級(jí)。北京市利用水文水動(dòng)力模型、大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等技術(shù)，發(fā)布城市積水內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)地圖，識(shí)別城市低洼處、下凹式立交橋、鐵路橋涵等易積水內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)位，提高防災(zāi)精準(zhǔn)度。鄭州市采用InfoWorks ICM等模型軟件建立雨水?dāng)?shù)字模型，針對(duì)超標(biāo)降雨下城區(qū)地面積水開展水力模擬，評(píng)估識(shí)別城市內(nèi)澇高、中、低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。青島市屬于沿海丘陵城市，全年降雨主要集中于夏季，當(dāng)雨季遭遇暴雨、臺(tái)風(fēng)，再疊加天文大潮時(shí)，河口及排海雨水管渠受海水頂托嚴(yán)重，低洼區(qū)域雨水無(wú)法排出甚至發(fā)生倒灌，城市地鐵、隧道、橋涵、醫(yī)院、學(xué)校、生命線工程等敏感區(qū)域存在著較大內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)。目前，國(guó)內(nèi)沿海丘陵城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估相關(guān)研究尚不多見，且內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法相關(guān)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)尚未發(fā)布，內(nèi)澇致災(zāi)因子選取分析時(shí)往往僅考慮積水深度、淹沒(méi)范圍等影響，針對(duì)地域特征內(nèi)澇因素影響分析不夠全面。因此，有必要針對(duì)沿海丘陵城市水文地理特征，優(yōu)化此類區(qū)域內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，提高評(píng)估準(zhǔn)確性與科學(xué)性。本文利用ArcGIS空間分析技術(shù)、InfoWorks ICM內(nèi)澇數(shù)學(xué)模型，與傳統(tǒng)層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）相耦合，優(yōu)化城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，提高內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估準(zhǔn)確度，為濱海丘陵城市內(nèi)澇防控能力提升提供研究參考。

1研究區(qū)域概況

1.1區(qū)域范圍

研究區(qū)為青島東部城區(qū)海泊河、李村河、張村河及沿海流域范圍，是青島市經(jīng)濟(jì)、金融、科技、創(chuàng)新、商貿(mào)、人文等城市核心區(qū)域，總面積約359.7 km2（圖1，文中所用地圖均基于青島市自然資源和規(guī)劃局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號(hào)為青島S（2023）017號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無(wú)修改）。

1.2降雨特征

青島市月降雨量分布不均，主要集中于7、8月，占全年降雨量47.7%（圖2）。青島市年降雨量及年降雨天數(shù)也極不均勻（圖3）。根據(jù)近60年水文統(tǒng)計(jì)，青島市年平均降水約681 mm，年降雨量最大值出現(xiàn)在2007年，為1328 mm；年降雨量最小值出現(xiàn)在1981年，僅有285 mm，相差3.6倍。青島市年最大降雨天數(shù)出現(xiàn)在1964年，為71天；年最小降雨天數(shù)出現(xiàn)在1981年，僅29天。

1.3致澇因素

根據(jù)多年降雨水文統(tǒng)計(jì)記錄，青島市因暴雨、臺(tái)風(fēng)導(dǎo)致的洪澇災(zāi)害屢有發(fā)生，分析地域特殊原因主要包括：（1）青島為海濱丘陵地形，地勢(shì)東高西低，南北兩側(cè)隆起，中間低凹。遭遇強(qiáng)降雨時(shí)，陡坡雨水會(huì)迅速匯集至下游，導(dǎo)致下游平坦區(qū)域瞬時(shí)大量積水，極易形成內(nèi)澇。（2）青島城區(qū)河流基本屬于季風(fēng)區(qū)雨源型河流，其特點(diǎn)是自成流域體系、源短流急、獨(dú)立入海。隨著城市開發(fā)建設(shè)，部分河道支流被改為暗渠或者取消，部分坑塘被填埋，導(dǎo)致城區(qū)原有水系通行能力和滯蓄能力大幅降低。（3）青島城區(qū)雨水排放出路為就近排?；蚪?jīng)河道排海，但潮汐運(yùn)動(dòng)增加了河道排水難度[11]，致使沿海及河道入?？趦蓚?cè)區(qū)域排水極易受海潮和風(fēng)暴潮影響。青島所轄海域的潮汐性質(zhì)屬正規(guī)半日潮，每個(gè)太陰日有兩次高潮和兩次低潮，潮差為（1.9～3.5）m，8月份潮位比1月份潮位一般高出0.5 m。而青島汛期恰逢最高半日潮高值月份，屆時(shí)排?？诔隽餍问阶?yōu)榘胙蜎](méi)出流甚至淹沒(méi)出流，實(shí)際排水能力遠(yuǎn)低于設(shè)計(jì)過(guò)流能力，造成排水不暢。

2內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)方法優(yōu)化

2.1影響因子選取優(yōu)化

本次評(píng)估基于常規(guī)積水深度因子分析，根據(jù)青島市水文地理、經(jīng)濟(jì)社會(huì)等地域特征，增加積水時(shí)間、積水流速、地形特點(diǎn)、城市要素等風(fēng)險(xiǎn)影響因子，全面反映濱海丘陵區(qū)域夏季集中降雨、沿海起伏地勢(shì)、陡坡雨水匯聚、潮汐運(yùn)動(dòng)影響等內(nèi)澇特征。本次5類內(nèi)澇致災(zāi)影響因子權(quán)重見表1。

2.2內(nèi)澇數(shù)學(xué)模型建立

本次評(píng)估中積水深度、積水時(shí)間、積水流速等單子因子評(píng)價(jià)，主要利用InfoWorks ICM內(nèi)澇數(shù)學(xué)模型確定，通過(guò)模擬設(shè)定情景下地表產(chǎn)流、匯流規(guī)律、排水管網(wǎng)運(yùn)行特征、地表積水狀況等，體現(xiàn)區(qū)域內(nèi)澇發(fā)生時(shí)的情景。按照《城鎮(zhèn)內(nèi)澇防治系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型構(gòu)建和應(yīng)用規(guī)程》[12]內(nèi)澇分區(qū)模型要求，建立潮水、河道、暗渠、地面等二維耦合數(shù)學(xué)模型，涉及產(chǎn)流模型、地表匯流模型、水動(dòng)力模型、地表漫溢模型等計(jì)算模塊。

1）設(shè)計(jì)降雨根據(jù)《住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部關(guān)于2024年全國(guó)城市排水防澇安全責(zé)任人名單的通告》（建城函〔2024〕29號(hào)），青島市內(nèi)澇防治標(biāo)準(zhǔn)為50年，對(duì)應(yīng)降雨量為264.5 mm。本次評(píng)估研究中降雨數(shù)據(jù)利用《青島市降雨氣候背景分析及設(shè)計(jì)降雨分析報(bào)告》中24小時(shí)雨型，按照國(guó)家50年一遇日降雨量分配（圖4）。

2）排海出口水位標(biāo)高考慮濱海城市排水受潮水位影響較大，且潮水位和降雨相互獨(dú)立，因此組合考慮每一個(gè)獨(dú)立發(fā)生導(dǎo)致的聯(lián)合概率。參照香港渠務(wù)署《雨水排放手冊(cè)（第五版）》[13]關(guān)于感潮河網(wǎng)洪水位與潮水位聯(lián)合情況的推薦值，采用50年一遇重現(xiàn)期降雨和10年一遇潮水位聯(lián)合確定內(nèi)澇模型排海出口水位標(biāo)高。

3）產(chǎn)匯流模型利用ArcGIS技術(shù)提取地面要素，確定屋面、道路、草地和水體4類用地屬性。屋面、道路采用固定徑流系數(shù)法，徑流系數(shù)取0.85；草地采用霍頓Horton入滲模型，模擬透水表面產(chǎn)流過(guò)程。匯流模型采用SWMM匯流模型，屋頂、道路、綠地及水體曼寧值分別取0.015、0.013、0.2、0.001。

4）水動(dòng)力模型一維管網(wǎng)水動(dòng)力模型計(jì)算基本公式采用連續(xù)性方程（質(zhì)量守恒方程）、動(dòng)量守恒方程、能量守恒方程聯(lián)立求解。模型中管渠采用一定長(zhǎng)度兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的連接表示，其基本原理是圣維南方程組。

δAδt+δQδx=0

δQδt+δδxQ2A+gA（cosθδyδX-S0+QQK2）=0

其中，Q為流量（m2/s）；A為橫截面積（m2）；g為重力加速度（m/s2）；θ為水平夾角；S0為坡度；K為輸送量。

5）洪水淹沒(méi)模型由于街道、建筑物、開闊地等排水系統(tǒng)產(chǎn)生徑流不同，本次InfoWorks ICM排水系統(tǒng)將一維、二維模擬引擎結(jié)合，采用二維有限體積法求解淺水流方程組，利用Rienmann求解器、TVD激震抓取模型技術(shù)，模擬地面積水漫流情況。

3內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)與結(jié)果

3.1單因子評(píng)價(jià)分析

本次單因子評(píng)價(jià)分析采用3級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)致災(zāi)因子不同影響程度，劃定各因子評(píng)價(jià)分級(jí)，每個(gè)分級(jí)給予1～9分賦值。根據(jù)各評(píng)價(jià)因子特點(diǎn)，利用ArcGIS空間分析技術(shù)、InfoWorks ICM內(nèi)澇數(shù)學(xué)模型進(jìn)行單因子評(píng)價(jià)分析。

3.1.1積水深度因子評(píng)價(jià)

積水深度分級(jí)主要根據(jù)《室外排水設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)》[14]和《城鎮(zhèn)內(nèi)澇防治技術(shù)規(guī)范》[15]，道路積水超過(guò)15 cm定義為內(nèi)澇。由于市政道路路緣石高度通常約15～20 cm，積水低于15 cm不影響行人和機(jī)動(dòng)車輛通行，基本不會(huì)對(duì)公眾出行產(chǎn)生災(zāi)害，因此積水深度因子最低值可取15 cm；若積水深度超過(guò)30 cm，會(huì)淹沒(méi)排氣管造成車輛熄火（普通轎車排氣口距地高度為20～30 cm，SUV汽車排氣口距地高度為30～40 cm），造成局部交通節(jié)點(diǎn)（下凹橋、交叉路口等）擁堵，因此積水深度因子較低風(fēng)險(xiǎn)和中等風(fēng)險(xiǎn)界限可取30 cm；若積水深度超過(guò)50 cm，可能造成部分一層建筑進(jìn)水、汽車進(jìn)氣口進(jìn)水、地鐵進(jìn)水等，威脅人身安全，因此積水深度因子中等風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)界限可取50 cm。本次積水深度單因子評(píng)價(jià)分析，按照15 cm、30 cm和50 cm這3個(gè)臨界值劃分為四級(jí)并分別賦值：一級(jí)為積水深度小于15 cm，因子賦值為3；二級(jí)為積水深度15～30 cm，因子賦值為5；三級(jí)為積水深度30～50 cm，因子賦值為7；四級(jí)為積水深度大于50 cm，因子賦值為9。

基于ArcGIS空間分析技術(shù)，利用InfoWorks ICM內(nèi)澇數(shù)學(xué)模型，按照積水深度因子劃分等級(jí)，模擬分析得50年一遇降雨情景下不同積水深度等級(jí)分布區(qū)域特征（圖5）。結(jié)果顯示，積水深度低于15 cm、15～30 cm、30～50 cm、超過(guò)50 cm時(shí)，區(qū)域面積分別為265.8 km2、28.4 km2、24.1 km2、41.4 km2，占比分別為73.9%、7.9%、6.7%、11.5%。其中，積水深度超過(guò)50 cm區(qū)域主要分布在南部浮山灣，海泊河下游、張村河中游、李村河中游及入?？?，樓山河入?？诩皹巧胶颖辈科教箙^(qū)域。分析其原因，南部浮山灣區(qū)域內(nèi)澇主要是由于潮水頂托及原有自然水系改造成暗渠，導(dǎo)致排水滯蓄能力降低；海泊河、李村河、樓山河下游區(qū)域積水主要是由于潮水進(jìn)入河道，感潮河段水位上升，使得河道支流無(wú)法正常排放；樓山河北側(cè)區(qū)域內(nèi)澇主要是受較低地勢(shì)及樓山河潮水頂托雙層因素影響，導(dǎo)致積水嚴(yán)重。

3.1.2積水時(shí)間因子評(píng)價(jià)

根據(jù)《室外排水設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)》[14]中心城區(qū)最大允許退水時(shí)間為（1～3）h。因此，本次積水時(shí)間單因子評(píng)價(jià)分析，按照30 min、60 min、120 min這3個(gè)臨界值劃分為四級(jí)并分別賦值：一級(jí)為積水時(shí)間小于30 min，因子賦值為3；二級(jí)為積水時(shí)間30～60 min，因子賦值為5；三級(jí)為積水時(shí)間60～120 min，因子賦值為7；四級(jí)為時(shí)間深度大于120 min，因子賦值為9?；贏rcGIS空間分析技術(shù)，利用InfoWorks ICM內(nèi)澇數(shù)學(xué)模型，按照積水時(shí)間因子劃分等級(jí)，模擬分析得到50年一遇降雨情景下不同積水時(shí)間分布區(qū)域特征（圖6）。結(jié)果顯示，積水時(shí)間在低于30 min、（30～60）min、（60～120）min、超過(guò)120 min時(shí)，區(qū)域面積分別達(dá)到213.7 km2、78.4 km2、55.0 km2、12.6 km2，占比分別為59.4%、21.8%、15.3%、3.5%。其中，積水深度較長(zhǎng)區(qū)域主要分布在沿海、以及李村河、樓山河、海泊河等沿河地勢(shì)平坦區(qū)域，主要是由于該區(qū)域?yàn)榈湫蜑I海丘陵地形，遭遇強(qiáng)降雨時(shí)陡坡雨水迅速匯集至下游平坦區(qū)域，河道再受潮水頂托影響，積水無(wú)法迅速排除。

3.1.3積水流速因子評(píng)價(jià)

積水流速是地勢(shì)起伏較大區(qū)域的重要內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)因素。相關(guān)研究表明[2]，積水流速超過(guò)0.5 m/s，內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)值提高0.5；積水流速超過(guò)1.0 m/s，內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)值提高1.0。本次積水流速單因子評(píng)價(jià)分析，按照0.3 m/s、0.5 m/s、1.0 m/s 3個(gè)臨界值劃分為四級(jí)并分別賦值：一級(jí)為積水流速小于0.3 m/s，因子賦值為3；二級(jí)為積水流速0.3～0.5 m/s，因子賦值為5；三級(jí)為積水流速0.5～1.0 m/s，因子賦值為7；四級(jí)為積水流速大于1.0 m/s，因子賦值為9?；贏rcGIS空間分析技術(shù)，利用InfoWorks ICM內(nèi)澇數(shù)學(xué)模型，按照積水流速因子劃分等級(jí)，模擬分析得到50年一遇降雨情景下不同積水流速等級(jí)分布區(qū)域特征（圖7）。結(jié)果顯示，積水流速低于0.3 m/s、（0.3～0.5） m/s、（0.5～1.0 ）m/s、超過(guò)1.0 m/s時(shí)，區(qū)域面積分別達(dá)到234.5 km2、52.9 km2、35.6 km2、36.7 km2，占比分別為65.2%、1uNwyxad1O5E8GYMJjXBN6UM+AypdQf6SPQiC+R04r8c=4.7%、9.9%、10.2%。積水流速較大區(qū)域主要分布在浮山、太平山、北嶺山、夾嶺山等山體下部區(qū)域，由于該區(qū)域地形坡度均超過(guò)2%，導(dǎo)致雨水流速較大，積水風(fēng)險(xiǎn)較高，屬于重點(diǎn)防范區(qū)域。

3.1.4地形要素因子評(píng)價(jià)

低洼區(qū)域相對(duì)周邊地區(qū)地勢(shì)較低，極易發(fā)生內(nèi)澇積水事件。本次地形要素單子因子評(píng)價(jià)，分為兩級(jí)并分別賦值：一級(jí)為非低洼區(qū)域，因子賦值為1；二級(jí)為低洼區(qū)域，因子賦值為9。利用ArcGIS空間分析技術(shù)建立DEM數(shù)字地形模型，通過(guò)1∶500地形圖提取豎向標(biāo)高，平滑處理DEM數(shù)據(jù)，基于地形曲率計(jì)算洼地位置和深度，分析低洼區(qū)域范圍（圖8）。結(jié)果顯示，非低洼區(qū)域面積為351.4 km2，占比97.7%；低洼區(qū)域面積為8.3 km2，占比2.3%。除了天然低洼地，沿海區(qū)域部分低洼地為原有灘涂填海形成的建設(shè)用地，內(nèi)陸區(qū)域部分低洼地主要由城市地塊不同步建設(shè)（或改造）、區(qū)域豎向未統(tǒng)籌協(xié)調(diào)等人為原因造成，成為城市內(nèi)澇潛在隱患。

3.1.5城市要素因子評(píng)價(jià)

敏感設(shè)施、用地類型等城市要素也是導(dǎo)致城市內(nèi)澇災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失、人員傷害的重要因素。在城市特別是經(jīng)濟(jì)高度發(fā)達(dá)的中心城區(qū)，內(nèi)澇災(zāi)害相較于外洪災(zāi)害，對(duì)城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響更大。相關(guān)研究表明，相同降雨重現(xiàn)期條件下，由外洪導(dǎo)致的城市經(jīng)濟(jì)損失還不及內(nèi)澇導(dǎo)致的16%[16]。本次城市要素單因子評(píng)價(jià)，根據(jù)城市設(shè)施、用地類型重要性及敏感性，劃分為四個(gè)級(jí)別并分別賦值：一級(jí)為除二、三、四級(jí)以外的其它城市區(qū)域，因子賦值為3；二級(jí)為工業(yè)區(qū)域，因子賦值為5；三級(jí)為居住、商業(yè)區(qū)域、一般市政交通設(shè)施，因子賦值為7；四級(jí)為醫(yī)院、學(xué)校、重要市政交通設(shè)施，因子賦值為9。利用ArcGIS技術(shù)，識(shí)別分析市政基礎(chǔ)設(shè)施（供水、排水、電力、通信、燃?xì)獾龋⒅匾煌ㄔO(shè)施（車站、地鐵口等）、公共設(shè)施資源（醫(yī)院、學(xué)校等）及城市用地規(guī)劃性質(zhì)（居住、商業(yè)、工業(yè)等）（圖9）。根據(jù)敏感程度由低到高，一、二、三、四級(jí)城市要素面積分別為114.4 km2、14.7 km2、199.6 km2、31.3 km2，占比分別為31.8%、4.1%、55.4%、8.7%。其中，四類城市要素涉及醫(yī)院、學(xué)校等敏感設(shè)施及重要市政交通設(shè)施等分布廣泛并零散，相關(guān)部門應(yīng)明確其所屬內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)區(qū)等級(jí)程度，以提前制定針對(duì)性內(nèi)澇防控措施。

3.2疊加評(píng)價(jià)結(jié)果分析

根據(jù)各影響因子權(quán)重，疊加加權(quán)分析各類單因子影響評(píng)價(jià)，綜合評(píng)估研究區(qū)域內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)范圍與程度。根據(jù)不同內(nèi)澇災(zāi)害程度，劃分為高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，其中，高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積27.7 km2，占比7.7%；中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積46.5 km2，占比12.9%；低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積285.5 km2，占比79.4%。根據(jù)內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分結(jié)果，內(nèi)澇高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要分布在海泊河、李村河、樓山后河、南九水河等河口區(qū)域，李村河兩岸、樓山后河南北兩側(cè)等平坦區(qū)域，及下凹式立交道路等局部低洼區(qū)域；內(nèi)澇中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要分布在南部沿海區(qū)域、李村河、張村河、樓山后河上游臨河區(qū)域及其它平坦區(qū)域；其他區(qū)域則為內(nèi)澇低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)（圖10）。分析高內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)區(qū)原因，主要是由于臨海臨河區(qū)域受潮水頂托，強(qiáng)降雨時(shí)排水不暢，使得區(qū)域積水嚴(yán)重。根據(jù)疊加敏感設(shè)施分析結(jié)果，有大量學(xué)校、醫(yī)院、市政生命線設(shè)施、重要交通設(shè)施等敏感性城市要素分布在內(nèi)澇中、高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，若突發(fā)內(nèi)澇災(zāi)害會(huì)產(chǎn)生較大經(jīng)濟(jì)損失和社會(huì)影響。因此，城市中、高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域開發(fā)建設(shè)前，應(yīng)重點(diǎn)加強(qiáng)區(qū)域或項(xiàng)目?jī)?nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，科學(xué)制定城市排水防澇應(yīng)急預(yù)案，采取針對(duì)性防治措施降低未來(lái)內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)損失。同時(shí)，增強(qiáng)中、高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域重要市政、交通基礎(chǔ)設(shè)施韌性防護(hù)，提高生命線工程和重要交通設(shè)施應(yīng)急保障能力。

4結(jié)論

青島市為濱海丘陵城市，相較于內(nèi)陸城市具有天然排水優(yōu)勢(shì)。但當(dāng)雨季遭遇暴雨、臺(tái)風(fēng)、天文大潮等極端氣候事件時(shí)，沿海、沿河、河口、陡坡下游等區(qū)域，以及地鐵、下凹式立交橋、鐵路橋涵等低洼區(qū)域仍存在較大積水內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)。本文通過(guò)耦合ArcGIS空間分析技術(shù)、InfoWorks ICM內(nèi)澇數(shù)學(xué)模型，增加濱海丘陵區(qū)域特征內(nèi)澇因素影響分析，有效提高了濱海丘陵城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估科學(xué)性和準(zhǔn)確性，高精度、可視化、準(zhǔn)確反映了城市重要內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)、防澇薄弱環(huán)節(jié)、內(nèi)澇高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，可應(yīng)用于城市規(guī)劃、建設(shè)項(xiàng)目等內(nèi)澇模擬分析，提前評(píng)估內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)與災(zāi)害空間分布特征，為道路豎向、開發(fā)地塊的規(guī)劃設(shè)計(jì)優(yōu)化提供量化依據(jù)，為城市高內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、高敏感節(jié)點(diǎn)區(qū)域制定內(nèi)澇防治對(duì)策及應(yīng)急預(yù)案提供參考，有效降低城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)損失，保障人民生命財(cái)產(chǎn)安全。

參考文獻(xiàn)：

［1］MUSOLINO G， AHMADIAN R， FALCONER R A. Comparison of ood hazard assessment criteria for pedestrians with a rened mechanicsbased method[J]. Journal of Hydrology X， 2020， 9： 100067.

[2]許搖怡， 吳永祥， 王高旭. 倫敦城市洪水風(fēng)險(xiǎn)管理的啟示[J]. 水利水電科技進(jìn)展， 2019， 39（4）： 13-18， 26.

[3]趙慶良. 沿海山地丘陵型城市洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與區(qū)劃研究——以溫州龍灣區(qū)為例[D]. 上海： 華東師范大學(xué)， 2009.

[4]趙豐昌， 王晨， 李俊奇， 等. 我國(guó)城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)圖編制方法探索[J]. 給水排水， 2023， 49（5）： 17-24.

[5]王俊佳， 王川濤， 曾勝. 基于情景模擬的城市排水能力及內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J]. 中國(guó)給水排水， 2020， 36（17）： 115-120.

[6]張偉， 莊子孟， 孫慧超， 等. 我國(guó)城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)圖編制關(guān)鍵問(wèn)題及研究展望[J]. 水資源保護(hù)， 2023， 39（5）： 58-68.

[7]梁振鋒， 同俊杰， 李江鋒， 等. 極端暴雨災(zāi)害下城市配電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法[J]. 電網(wǎng)技術(shù)， 2023， 47（10）： 4180-4189.

[8]翟征博. 天津市城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)的空間分布特征[J]. 北京測(cè)繪， 2024， 38（1）： 62-67.

[9]李國(guó)慶， 李紫昂， 邢開成. 適應(yīng)氣候風(fēng)險(xiǎn)的韌性城市治理雙體系建設(shè)[J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境， 2023， 33（4）： 1-12.

[10]劉菠泉， 盧興超， 趙樹旗. 我國(guó)北方平原城市社區(qū)內(nèi)澇防控設(shè)計(jì)方法[J]. 水電能源科學(xué)，2023， 41（7）： 106-109.

[11]SASSI M G， HOITINK A J F. River flow controls on tides and tidemean water level profiles in a tidal freshwater river [J]. Journal of Geophysical ResearchOceans， 2013， 118（9）： 4139-4151.

[12]中國(guó)工程建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)， 中國(guó)工程建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)標(biāo)準(zhǔn). 城鎮(zhèn)內(nèi)澇防治系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型構(gòu)建和應(yīng)用規(guī)程： T/CECS 647—2019 [S]. 北京： 中國(guó)建筑工業(yè)出版社， 2019.

[13]Drainage services department， Government of the Hong Kong Special Administrative Region. Stormwater Drainage Manual （Update in the fifth edition highlighted in blue）[S]. Hong Kong： Drainage Services Department， Government of the Hong Kong， Special Administrative Region， 2018.

[14]中華人民共和國(guó)住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部，國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)督管理總局， 中華人民共和國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn). 室外排水設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)： GB 50014—2021[S]. 北京： 中國(guó)計(jì)劃出版社， 2021.

[15]中華人民共和國(guó)住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部，國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)督管理總局， 中華人民共和國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn). 城鎮(zhèn)內(nèi)澇防治技術(shù)規(guī)范： GB 51222—2017[S]. 北京： 中國(guó)計(jì)劃出版社， 2017.

[16]TANAKA T， KIYOHARA K， TACHIKAWA Y. Comparison of fluvial and pluvial flood risk curves in urban cities derived from a large ensemble climate simulation dataset： A case study in Nagoya， Japan[J]. Journal of Hydrology， 2020， 584： 124706.

Research on Optimization of Waterlogging Risk Assessment Methods in Coastal Hilly Cities

LI Xiangfeng， LIANG Chun

（Qingdao Urban Planning & Design Research Institute， Qingdao 266071， China）

Abstract：

To improve the scientific rigor and accuracy of waterlogging risk assessment methods in coastal hilly cities， the eastern urban area of Qingdao， which includes the Haibo River， Licun River， Zhangcun River， and coastal basins， is used as a case study. The traditional urban waterlogging risk assessment methods are optimized by coupling the traditional Analytic Hierarchy Process （AHP） with ArcGIS spatial analysis technology and the InfoWorks ICM waterlogging mathematical model. The results show that the evaluation of characteristic factors such as waterlogging time， velocity， topographic characteristics， and urban elements is added on the basis of the traditional evaluation of waterlogging depth factors. The influence of waterlogging factors is quantitatively analyzed using waterlogging mathematical model. High， medium， and low waterlogging risk grades are obtained by superimposing and analyzing various factors through ArcGIS technology. This approach can accurately reflect the spatial distribution characteristics of waterlogging disaster risk to different degrees and provide strong support for the development of targeted disaster prevention， mitigation， and relief measures.

Keywords：

coastal hilly cities; urban waterlogging disaster; optimization of risk assessment methods; ArcGIS spatial analysis technology; waterlogging mathematical model

收稿日期： 2024-05-18； 修回日期： 2024-06-30

基金項(xiàng)目： 青島市社會(huì)科學(xué)規(guī)劃資助項(xiàng)目（QDSKL2201391）

第一作者： 李祥鋒（1978-），男，碩士，高級(jí)工程師，注冊(cè)城鄉(xiāng)規(guī)劃師、注冊(cè)公用設(shè)備工程師（給排水），主要研究方向?yàn)槭姓c環(huán)境工程規(guī)劃、城市內(nèi)澇防治規(guī)劃。

通信作者： 梁春（1983-），女，博士，正高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)槭姓c環(huán)境工程規(guī)劃。Email： ouc_liangchun@163.com